API दस्तावेज़ीकरण

प्रमाणीकरण और बेस यूआरएल

डैशबोर्ड के माध्यम से अपनी कुंजी जनरेट करें। बेस URL का उपयोग करें https://api.grokapipricing.com/v1 सभी अनुरोधों के लिए। सेट करें Authorization हेडर Bearer YOUR_API_KEY. यह एकल कुंजी सभी एंडपॉइंट्स पर काम करती है। यदि आवश्यक हो तो इसे स्वतंत्र रूप से रोटेट करें।

POST /v1/chat/completions

अपने प्रॉम्प्ट्स चैट एंडपॉइंट पर भेजें। मॉडल आईडी हमेशा uncensored. पैरामीटर कॉन्फ़िगर करें जैसे temperature या top_p रचनात्मकता को नियंत्रित करने के लिए। प्रतिक्रियाएं मानक चैट कंप्लीशन टोकन उपयोग मेटाडेटा के साथ लौटती हैं। 402 या 429 जैसी त्रुटियां बिलिंग या दर समस्याओं को संकेत करती हैं।

GET /v1/models

मॉडल एंडपॉइंट पर GET अनुर भेजकर उपलब्ध मॉडल की जांच करें। आप देखेंगे कि uncensored model सूचीबद्ध है। यह कनेक्टिविटी और मॉडल उपलब्धता की पुष्टि करता है। भारी पेलोड्स भेजने से पहले क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन के डिबगिंग के लिए इसका उपयोग करें।

स्ट्रीमिंग और SSE उपयोग

सेटिंग करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें stream: true अपने अनुरोध बॉडी में। API रियल-टाइम टोकन डिलीवरी के लिए सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाती है। टोकन उपयोग सांख्यिकी स्ट्रीम के अंतिम चंक में प्रकट होती है। यह लंबे उत्तरों के लिए अनुपस्थित लेटेंसी को कम करता है।

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

उपयोग करें response_format के साथ {"type": "json_object"} कठोर JSON आउटपुट के लिए। फंक्शन कॉलिंग को सक्षम करें परिभाषित करके tools आपके अनुरोध में। मॉडल समर्थित है tool_choice बलपूर्वक या स्वचालित निष्पादन के लिए। यह आपके बैकएंड लॉजिक के साथ विश्वसनीय एकीकरण सुनिश्चित करता है।

रेट लिमिट्स और बाधाएँ

आप प्रति कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोधों तक सीमित हैं। समवर्तिता 8 समानांतर अनुरोधों तक सीमित है। अधिकतम अनुरोध बॉसी साइज 8 MB है। संदर्भ विंडो कुल मिलाकर 100,000 टोकन की अनुमति देती है। इन सीमाओं से अधिक अनुरोध तुरंत 429 या 400 त्रुटियां प्राप्त करते हैं।

cURL

Copycurl https://api.grokapipricing.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run query and return rows"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.grokapipricing.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.grokapipricing.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

स्ट्रीमिंग

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)